在评价一个二分类的机器学习分类器好坏的时候,我们通常有Accuracy、Precision、Recall、F1 Score等指标可以选择。本文就介绍一下这些指标的定义和使用场景。 一、混淆矩阵 (一)混淆矩阵的介绍 在介绍评价指标之前,我们首先要介绍一下混淆矩阵(confusion matrix)。混淆矩阵本身是对于预测结果的一个粗略评价,可以让我们对预...
Precision体现了模型对负样本的区分能力,Precision越高,模型对负样本的区分能力越强;Recall体现了模型对正样本的识别能力,Recall越高,模型对正样本的识别能力越强。F1 score是两者的综合,F1 score越高,说明模型越稳健。 sklearn中f1_score方法和precision_score方法、recall_score方法的参数说明都是一样的,所以这里不...
现在我们可以使用confusion_matricx() 方法获取混淆矩阵。直接传入label数据(y_train_5)以及预测数据(y_train_pred)即可: fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix confusion_matrix(y_train_5, y_train_pred) >array([[53892, 687], [1891, 3530]]) 在这个混淆矩阵中,每一行代表一个真实类别,每一列代表一...
在Python中绘制混淆矩阵 importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix, ConfusionMatrixDisplayy_true = [...]# 正确的标签y_pred = [...]# 预测的标签conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=conf_mat,display_labels=np.unique(y...
生成confusion_matrix In [16] import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix result = model.predict(test_dataset, batch_size=100, num_workers=0, stack_outputs=True, callbacks=None) R=result[0] P=np.argmax(R, axis=1) R=test_dataset.labels confusion_matrix(R, P) Predict...
本篇主要内容:混淆矩阵(Confusion Matrix) 、精准率(Precision)、召回率(Recall ) 准确率的陷阱 在之前我们都是用分类准确度来评价分类算法的好坏,但其实用准确率来评价分类算法的好坏是存在很大问题的。 准确率的问题 现在有一个癌症预测系统,输入你的体检信息,来判断是否有癌症,这个系统能达到99.9%的预测准确率,...
本文将对这几个评价指标进行讲解,并结合sklearn库进行代码实现。 混淆矩阵 在介绍分类任务各个指标之前,需要先了解混淆矩阵(Confusion Matrix)的概念,因为混淆矩阵可以使后续计算准确率,精确率,召回率思路更加清晰。混淆矩阵如下图所示: 真正例和真反例是被正确预测的数据,假正例和假反例是被错误预测的数据。接下来的...
Calculating the Confusion Matrix with Scikit-learn Accuracy, Precision, and Recall Precision or Recall? Conclusion Prerequisites In order to follow along with this article, you will need experience with Python code, and a beginners understanding of Deep Learning. We will operate under the assumption ...
常见指标准确率(Accuracy) 混淆矩阵(Confusion Matrix)精确率(Precision)召回率(Recall) 平均正确率(AP) mAP(mean Average...模型预测为i ,实际类别是J的数量 sum(对角线)/ 总数 =准确率三、精确率(precision)和召回率(recall) 对应二的混淆矩阵,纵坐标表示预测的种类,横坐标为实际的种类: TP ...
precision_recall_fscore_support(y_test, m_bin_test) test_scores['precision'] = p test_scores['recall'] = r test_scores['f1'] = f test_scores['support'] = s train_scores['confusion matrix'] = metrics.confusion_matrix(y_train, m_bin_train, labels=[0, 1]) test_scores['confusion...